Analisis Machine Learning untuk Prediksi Permintaan Produk pada Percetakan PT. Next Sihar Dagulon Menggunakan Algoritma Random Forest - Lamsihar Banjarnahor; Muhammad Irfan Sarif; Muhammad Putra Novelan (LKP KARYA PRIMA KURSUS, 2026)
Permintaan produk percetakan pada PT. Next Sihar Dagulon mengalami fluktuasi sehingga perusahaan sering menghadapi kesulitan dalam menentukan kebutuhan bahan baku dan kapasitas produksi. Pendekatan prediksi yang masih bersifat manual berpotensi menimbulkan kelebihan stok, kekurangan stok, keterlambatan produksi, dan peningkatan biaya operasional. Penelitian ini bertujuan menganalisis penerapan machine learning menggunakan algoritma Random Forest untuk memprediksi permintaan produk percetakan. Data yang digunakan berupa data historis transaksi penjualan periode Januari 2022 sampai Desember 2024 sebanyak 2.500 data, yang setelah preprocessing menjadi 2.400 data valid. Variabel penelitian meliputi jenis produk, bulan transaksi, harga, jumlah pelanggan, promosi, permintaan periode sebelumnya, dan jumlah permintaan sebagai target. Tahapan penelitian terdiri atas pengumpulan data, preprocessing, transformasi data kategorikal, pembagian data latih dan data uji, pemodelan Random Forest Regressor, serta evaluasi menggunakan MAE, RMSE, MAPE, dan R². Hasil pengujian menunjukkan nilai MAE sebesar 8,74, RMSE sebesar 12,61, MAPE sebesar 7,86%, dan R² sebesar 0,91. Hasil tersebut menunjukkan bahwa Random Forest mampu menghasilkan prediksi permintaan dengan tingkat kesalahan rendah dan dapat digunakan sebagai dasar perencanaan produksi serta pengelolaan stok perusahaan.